Grassmann流形上半监督特征映射算法及其视频目标识别

摘要：

将视频集看成Grassmann流形上的子空间集合,结合半监督的拉普拉斯特征映射算法,即基于子空间相似性度量和具有标记子空间的类别信息,将视频集非线性地映射到低维欧氏空间,提出Grassmann流形上半监督特征映射算法对视频目标进行识别,该算法分别在步态视频数据库、人手姿势视频数据库和物体姿势视频数据库上进行了目标识别实验,并和典型的基于子空间相似性的分类算法的识别结果进行对比,证明该算法具有较好的性能.

关键词：Grassmann流形、子空间距离度量、半监督特征映射视、视频目标识别

所属期刊栏目：26

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61075019,61100113;重庆市自然科学基金CSTC,2010BB2406;The National Natural Science Foundation of China61075019,61100113;The Natural Science Foundation Project of CQ CSTCCSTC,2010BB2406

在线出版日期：2016-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：265-270